基于显著性分析的点云场景杆状物提取方法

本发明公开了基于显著性分析的点云场景杆状物提取方法，具体步骤为：将点云场景分割成多块超体素，对超体素进行邻域搜索，利用区域增长思想移除平面超体素，得到包含杆状物的目标点云；根据目标点云的FPFH描述符将局部显著性分类为高显著性点云和低显著性点云；对低显著性点云使用均值漂移算法聚类，提取结构点，获取结构点集合；利用Dijkstra最短路径算法将结构点分类主干结构点和非主干结构点；利用模仿树木逆向生长方式的Dijkstra最短路径算法提取完整的杆状物结构点；根据杆状物结构点获取主干点云簇，对高显著性点云进行标记，获得杆状物的附件点云簇；合并主干点云簇与附件点云簇，得到完整的杆状物实例点云。本发明方法能够准确的分割及提取杆状物。